MATLAB实现免疫遗传算法代码

好的，以下是MATLAB实现免疫遗传算法的示例代码：

function [ best_fitness ] = immune_genetic_algorithm( pop_size, num_generations, mutation_rate )

fitness_func = @(x) x^2; % 定义适应度函数
num_parents = 2; % 父母个数
num_genes = 10; % 基因个数

pop = randi([0,1],pop_size,num_genes); % 初始种群
best_fitness = zeros(num_generations,1); % 存储每一代的最佳适应度

for i = 1:num_generations
fitness = arrayfun(fitness_func,sum(2.^(num_genes-1:-1:0).*pop,2)); % 计算每个个体的适应度
[best_fitness(i),best_idx] = max(fitness); % 找到当前代最优解

parents = randi(pop_size,num_parents,1); % 随机选择父母
offspring = zeros(2,num_genes); % 初始化后代

% 交叉操作
cross_point = randi(num_genes-1);
offspring(1,1:cross_point) = pop(parents(1),1:cross_point);
offspring(1,cross_point+1:end) = pop(parents(2),cross_point+1:end);
offspring(2,1:cross_point) = pop(parents(2),1:cross_point);
offspring(2,cross_point+1:end) = pop(parents(1),cross_point+1:end);

% 变异操作
for j = 1:2
for k = 1:num_genes
if rand < mutation_rate
offspring(j,k) = ~offspring(j,k);
end
end
end

pop(parents,:) = offspring; % 替代父母
end

end

这段代码实现了一个简单的免疫遗传算法，用于求解一个二进制数的平方的最大值。它接受三个输入参数：种群大小、迭代次数和突变率，返回每一代的最佳适应度。